Data Stack: conheça os 7 princípios da abordagem moderna de analytics
Em um mercado competitivo, que clama por informações precisas e em tempo real, a abordagem moderna de analytics surge como solução para empresas adaptarem a sua capacidade analítica em seu próprio ritmo, sem gastos absurdos, por meio da combinação de ferramentas inovadoras para construção de uma estrutura de dados moderna, flexível e escalável.
Boas práticas de infraestrutura de dados, desde a modernização de sistemas legados ou a construção de novas estruturas analíticas, têm sido cada vez mais aplicadas por organizações que desejam avançar na competição analítica.
Dessa forma, o volume, a velocidade e a variedade de dados tomaram proporções astronômicas. E a tendência é que isso aumente ainda mais nas próximas décadas.
Assim, surge o seguinte problema: com o avanço rápido de novas tecnologias e o aumento da complexidade das operações de dados, sistemas que uma vez funcionaram tornam-se rapidamente ultrapassados e, em um piscar de olhos, deixam de atender às necessidades dos negócios modernos.
Como resolver esse desafio?
A resposta para atender à crescente demanda do mercado para tratar e gerenciar dados em larga escala é investir em soluções dinâmicas, mutáveis e flexíveis, como a abordagem moderna de analytics.
No entanto, para construir uma abordagem moderna de analytics eficiente, é preciso conhecer a fundo suas principais características.
Neste post, você terá a chance de descobrir os 7 princípios de um dos conceitos mais modernos de analytics.
Continue a leitura e confira!
O que é o modern analytics stack?
A abordagem moderna de analytics (MAS) tem vários nomes diferentes:
E muitos outros…
Entretanto, ainda que não exista uma nomenclatura padronizada sobre o tema, seu conceito é o mesmo.
Em geral, o modern analytics stack é a combinação de boas práticas, ferramentas analíticas e tecnologias para a criação de infraestruturas de dados flexíveis e adaptáveis.
Portanto, muito mais do que uma tecnologia isolada, trata-se de uma abordagem moderna que reúne os elementos necessários para solucionar os desafios de data science e analytics das empresas modernas.
Os 7 princípios da abordagem moderna de analytics
A cada dia surgem novas ferramentas e aplicações de ponta em termos de analytics. Por isso, antes de implementar essa abordagem em sua organização, é preciso entender os princípios que a orientam.
Pensando nisso, vamos falar sobre os 7 princípios que toda abordagem moderna de analytics precisa ter.
1.Cloud-based
Na abordagem moderna de analytics, o armazenamento de dados de uma organização é totalmente cloud-based: na nuvem.
Essa tecnologia altamente escalável e flexível permite o armazenamento e o processamento de uma quantidade virtualmente infinita de dados em um ambiente online e seguro reduzindo custos com infraestrutura, instalação e manutenção.
Com isso, as organizações podem facilmente expandir ou reduzir sua estrutura de dados sem se preocupar.
2. Modularidade
O modern analytics stack separa as regras de negócio das etapas do processo de ELT, particularmente nas fases de extração (extraction) e carregamento (load).
Com isso, é possível utilizar as chamadas third-party tools, ferramenta de terceiros, como Stitch e Fivetran, para dar seguimento ao processo de integração de dados com baixo investimento.
Além disso, ao aplicar essa abordagem, o uso das ferramentas certas, de forma incremental, é simplificado, acelerando a implementação do projeto.
3. Simplicidade
Na abordagem moderna de analytics, a transformação de dados deve ser orientada pela simplicidade. Para isso, deve ser desenvolvida de maneira centralizada, preferencialmente em uma ou poucas linguagens de amplo conhecimento.
Portanto, ao invés de escrever códigos em linguagens proprietárias ou sistemas de drag-and-drop, essa abordagem opta pela simplicidade das linguagens de programação, trazendo outros benefícios como:
- redução de custos com treinamento
- menor necessidade de manutenção
- democratização da informação
4. Governança
Como já mencionado, no modern analytics stack, o armazenamento e processamento dos dados são totalmente feitos em uma estrutura cloud-based.
Dessa forma, todas as informações de uma empresa ficam centralizadas e facilmente acessíveis em um só local, simplificando a documentação e governança dos dados.
Com isso, o usuário pode criar lógicas de permissionamento e gerenciar dados sensíveis de forma integrada.
E, para completar, ele não precisa se preocupar com a segurança, manutenção e o gerenciamento dos recursos de dados armazenados na nuvem, já que essa responsabilidade é das empresas provedoras como AWS, por exemplo.
5. Versionamento
Antigamente, uma das grandes dificuldades em se trabalhar com bancos de dados era o controle de versionamento, essencial nas boas práticas de engenharia de software modernas.
Simplificadamente, o versionamento é a capacidade de trabalhar de forma colaborativa em um projeto de dados, sem que o trabalho de uma pessoa gere conflitos com o de outra.
Mas com o modern analytics stack esses desafios são resolvidos. Sabe por quê?
As ferramentas modernas de ELT utilizadas nessa abordagem, como o DBT, separam os arquivos de modelos de dados, em SQL, do banco de dados em si, solucionando esse problema.
6. Separação de ambientes
A sexta característica do MAS é a possibilidade de criar ambientes distintos para separação de dados brutos, dados em transformação e dados finais por meio de diferentes schemas nos bancos de dados.
Como assim?
Schemas são coleções de objetos criadas dentro de um determinado banco de dados que permitem a separação de ambientes em grandes datasets, facilitando a segmentação e a administração de dados diferentes.
Como resultado, usuários distintos podem usufruir de benefícios como:
- acesso a diferentes ambientes de desenvolvimento
- trabalho colaborativo
- redução de erros de produção
7. Testes
Por fim, a abordagem moderna de analytics permite a centralização de boas práticas também de testes no projeto de dados, assim como ocorre em projetos de software modernos.
Com um sistema de testes, o analista pode verificar se os dados, modelos e as regras de negócio estão dando resultados consistentes. E, diante dessa informação, ele poderá instalar alertas, caso perceba que determinados resultados saíram do padrão, por exemplo.
Ou seja, os testes são um princípio da abordagem moderna de analytics que garantem a consistência e a confiabilidade dos resultados.
Agora que conhece suas características, você pode partir para a construção da abordagem moderna de analytics na sua empresa.
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